spark任務在executor端的運行過程分析
CoarseGrainedExecutorBackend 上一篇，我們主要分析了一次作業的提交過程，嚴格說是在driver端的過程，作業提交之后經過DAGScheduler根據shuffle依賴關系划分成多個stage，依次提交每個stage，將每個stage創建於分區數相同數量的Task ...
原文：spark yarn任務的executor 無故 timeout之原因分析
問題： 用 spark submit master yarn deploy mode cluster driver memory G num executors executor memory G 提交任務時，最后一個executor 執行時間 超過了 s 導致 timeout而退出，造成任務重新執行造成用時過長。具體請看下面介紹： spark.yarn.executor.memoryOverhe ...
2017-01-13 10:23 2 11257 推薦指數：
相關推薦
spark yarn cluster模式下任務提交和計算流程分析
spark可以運行在standalone，yarn，mesos等多種模式下，當前我們用的最普遍的是yarn模式，在yarn模式下又分為client和cluster。本文接下來將分析yarn cluster下任務提交的過程。也就是回答，在yarn cluster模式下，任務是怎么提交的問題 ...
Spark查詢yarn任務日志
查看日志：yarn logs -applicationId application_xxx 導入到外部文件 yarn logs -applicationId application_xxx >> temp.log 然后自己就可以用tail或者grep去查看日志了。 ...
Spark提交任務(Standalone和Yarn)
Spark Standalone模式提交任務 Cluster模式: 執行流程 1、cluster模式提交應用程序后，會向Master請求啟動Driver.(而不是啟動application ...
【總結】Spark任務的core，executor，memory資源配置方法
執行Spark任務，資源分配是很重要的一方面。如果配置不准確，Spark任務將耗費整個集群的機緣導致其他應用程序得不到資源。 怎么去配置Spark任務的executors，cores，memory，有如下幾個因素需要考慮： 數據量 任務 ...
spark任務提交到yarn上命令總結
spark任務提交到yarn上命令總結 1. 使用spark-submit提交任務 集群模式執行 SparkPi 任務，指定資源使用,指定eventLog目錄 不指定資源，使用yarn的默認資源分配。 動態的加載spark配置 客戶端模式 ...
spark-submit提交任務到yarn錯誤
1.Error initializing SparkContext. 20/06/29 05:52:43 INFO yarn.Client: Deleted staging directory hdfs://master:9000/user/hadoop/.sparkStaging ...